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1.
热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 相似文献
2.
《软件》2019,(9):62-66
大数据人工智能时代下图书馆各项新技术设备的应用为智慧图书馆的发展提供了高效智能化的技术支持,实现了智慧服务的自动化,帮助用户更加便捷地获取、利用、分享图书馆的各项资源;但随着内外环境的变化影响,设备故障问题也日益突出,如何有效规避智慧设备故障隐患,降低故障风险成为亟待解决的新课题。笔者通过自身工作实际结合相关文献资料,统计发现影响设备故障主要分为四类因素,其中人为因素占了很大比例,进一步深入分析得出含制度设计、流程执行等16种因子的四层改进型HFACS框架。通过设备故障样本集数据集计算Spearman和Kendall Tau—b相关系数得出各层等级相关度,逐步挖掘出各层内在相关逻辑因子,探究出设备故障致因链进行分析,总结归纳启示性建议为图书馆相关智慧管理和服务提供科学依据。 相似文献
3.
水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。 相似文献
4.
带多段折线或非线性特性的比率差动保护引起了广泛的关注,其中三折线比率制动特性的差动保护已在变压器保护中得到了应用,但是,如何整定各段折线拐点及非线性特性依然是一难题。文中分析了差动不平衡电流、电流互感器(TA)饱和、TA传变误差及波形相关系数之间的关系,并通过大量的仿真计算,得到了TA传变误差与相关系数的比率关系,在此基础上,提出了一种根据波形相关系数自动调整制动比率特性的变压器差动保护原理。 相似文献
5.
通过大量试验数据的统计、分析、计算获得浮选时间与精矿品位,浮选时间与回收率有相关关系,相关系数在95 ̄99%,并确定在不同浮选时间,不同药剂制度条件下的回归方程,由定性试验转化为定量试验。 相似文献
6.
科研机构科技活动绩效综合评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文以“投入-活动-产出-效率”面模式,构建科研机构科技活动绩效综合评价指标体系。应用多元统计分析方法,给出功能比较完善的综合评价的系统分析模型,即综合评价值的线性加权模型,及其中指标权重的三种定量分析方法;排序与最优分割法划分级别;综合评价指标体系结构及综合绩效成因概念的因子分析方法。 相似文献
7.
8.
9.
本文利用过定点的Copula的最佳上、下界,构造了4个奇异Copula;证明了任意Copula与其生存Copula差的绝对值的上确界是三分之一;给出了度量随机变量非径向对称的方法;研究了最大非径向对称随机变量的性质及相关性度量的界。 相似文献
10.
本文通过国产砂当量试验仪、冲洗液同法国产砂当量试验仪、冲洗液对比试验分析,表征两者之间有很好的相关性,国产SDY—Ⅰ型砂当量试验仪及冲洗液可替代进口设备。 相似文献